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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 23 - 28 (6page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2021.19.9.23
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합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)은 학습 과정을 통하여 커널의 가중치를 최적화함으로써 해당 영상에 대한 최적의 특징 맵(Feature map)을 생성한다. 그러므로 신경망 모델의 입력 크기(Input shape)에 최적화 된 데이터 셋을 이용할 때 최적의 학습률이 나올 것을 기대할 수 있다. 그러나 공개 데이터 셋을 이용하거나 연구자가 직접 이미지를 수집할 경우 입력 크기가 맞지 않을 수 있다. 본 논문에서는 합성곱신경망의 인식률을 높이기 위하여 여러 단계의 이미지 전처리 방법에 대하여 시험하여 결과를 도출하였다. 데이터 셋에 대하여 전처리 전/후에 대한 인식률을 비교한 결과 전처리 후의 결과가 5.73% 정확도가 개선되었다. 이를 통하여 학습 이미지에 대한 전처리 방법이 인식률 향상에 중요한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 이미지 전처리
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Y. Lecun / 1998 / Gradient-based Learning Applied to Document Recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324
김재정 / 2021 / YOLO와 CNN을 이용한 강인한 차량 번호판 인식 시스템 구현 / 한국정보기술학회논문지 19(4):1~9
김재명 / 2021 / CNN 기반 근전도의 2D 스펙트로그램 이미지를 이용한 사용자 인식 / 한국정보기술학회논문지 19(1):107~117
P. Chhikara / 2019 / Deep Convolutional Neural Network with Transfer Learning for Detecting Pneumonia on Chest X-Rays / Advances in Bioinformatics, Multimedia, and Electronics Circuits and Signals : Advances in Intelligent Systems and Computing 1064:155~168
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
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